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问题

使用强化学习解决实际问题时常常避不开环境模拟或者使用离线强化学习算法，两者分别有什么优缺点？

回答
咱们聊聊强化学习在现实世界里落地时，那俩绕不开的“小伙伴”：环境模拟和离线强化学习。这俩哥们儿各有各的本事，但也都有点小毛病，咱们掰开了揉碎了，好好说说。

一、 环境模拟：搭个“游乐场”，让模型去玩

环境模拟，简单来说，就是你给我一个规则，我给你搭一个虚拟的“游乐场”。 孩子（也就是我们的强化学习模型）在这游乐场里想怎么玩就怎么玩，怎么摔跟头都行，反正摔坏了也就是几行代码的事儿。

优点，那可就多了去了：

安全第一！ 这是最最重要的一点。想象一下，你想训练一个自动驾驶汽车。让它直接上马路练手？那得撞多少车？损失多大？而且风险难以估量。但如果是在模拟器里，它就是撞了，顶多是电脑卡顿一下，损失几乎为零。同样，训练机器人去抓取易碎品，或者控制一个核反应堆，安全永远是第一位的。模拟器给了我们一个“零风险”的实验平台。
无限次尝试，想练多久练多久。 现实世界里，你想让机器人重复某个动作一千次、一万次？这得耗费多少时间？多少电？多少人力？但在模拟器里，你按下“重置”键，瞬间就能重新开始。想让模型在这个特定的场景下练上几个小时、几天，甚至几个月？没问题，只要你的电脑够强大。这种“无限续杯”的训练方式，对于学习复杂的技能至关重要。
掌控一切，想怎么改就怎么改。 现实世界里的环境是极其复杂的，你很难精确控制所有变量。天气、路况、其他人的行为……这些都是不确定的。但在模拟器里，你可以做到“上帝视角”。你想试试“如果今天下雨，路面结冰了，我的自动驾驶系统会怎么反应？” 没问题，设定好天气条件，然后观察。你想看看“如果机械臂抓取的力度突然加大了10%，会发生什么？” 也能立刻实现。你可以精确地控制状态空间、动作空间，甚至引入各种“干扰”来测试模型的鲁棒性。
数据量爆炸，想有多少有多少。 强化学习模型，特别是深度强化学习，特别“饭量大”，需要大量的数据来学习。在模拟器里，我们可以以前所未有的速度生成海量的数据。而且这些数据是“标注好”的，你知道每一步的状态、动作、奖励，这为模型的训练提供了极大的便利。
成本低廉，而且效率高。 相比于训练物理机器人、搭建真实的实验环境，模拟器的开发和运行成本要低得多。而且，你可以在一台高性能计算机上同时运行多个模拟器，并行训练，大大提高了效率。

当然，模拟器也不是万能的，它的缺点也挺明显：

“模拟器现实”的鸿沟（SimtoReal Gap）。 这是模拟器最大的敌人。无论你的模拟器做得多么逼真，它终究是对现实世界的简化和抽象。真实世界的光照、材质、物理反馈、随机性，尤其是那些细微到你都可能忽略的因素，往往是模拟器难以完全捕捉的。你的模型在模拟器里表现得如同“神”，一旦拿到现实世界，可能就“寸步难行”。就好像你在游戏里开车技术一流，但真让你开真车，可能会手足无措。
建模的复杂度与准确性的权衡。 要想模拟器更逼真，你就需要投入更多的时间和精力去建模，考虑更多的物理细节、环境交互。但一旦模型过于复杂，计算量就会飙升，训练速度就会变慢。反之，模型过于简单，又会加剧“SimtoReal Gap”。如何在复杂度和准确性之间找到一个平衡点，是一门艺术，也是一个技术难题。
模型本身的局限性。 即使你的模拟器非常逼真，它也只能模拟你“知道”和“认为重要”的部分。那些你从未考虑过的、意料之外的因素，模拟器是捕捉不到的。而现实世界往往充满了各种“惊喜”和“惊吓”。
需要专门的领域知识。 要想构建一个好的环境模拟器，往往需要对所要模拟的领域有深入的理解。比如，你要模拟自动驾驶，就需要了解车辆动力学、传感器原理、交通规则等等。这需要投入大量的人力资源和专业知识。

二、 离线强化学习：从“二手数据”里淘金

离线强化学习（Offline RL），又叫批强化学习（Batch RL），顾名思义，就是我们手头上已经有一大堆“历史数据”了，这些数据是在某个（或多个）固定的策略下收集来的。 我们要做的，就是利用这些“二手数据”，训练出一个能够在新环境中表现更好的模型，而无需再与环境进行任何交互。

离线强化学习的优点，是它能“变废为宝”：

利用已有数据，无需与环境交互。 这是离线 RL 的核心优势。想想看，很多领域，比如医疗、金融、推荐系统，我们早就积累了海量的用户行为数据。这些数据是极其宝贵的，但用在线 RL 的方法，你很难直接利用，因为你不知道这些数据是怎么产生的，也无法保证后续的探索是安全的。离线 RL 恰恰解决了这个问题，它就像一个“数据考古学家”，从已有的数据堆里发掘有价值的学习信息。
规避了在线探索的风险。 刚才也说了，在线 RL 的核心在于“探索”，而探索往往伴随着风险。在医疗领域，让一个不成熟的 AI 随意调整治疗方案，可能是致命的。在金融领域，不当的交易策略可能导致巨大的损失。离线 RL 直接跳过了这个危险的环节，它只在“安全区”——已有的离线数据——里学习， thus 极大地降低了应用风险。
成本效益高。 收集数据本身可能非常昂贵，但一旦数据收集完毕，后续的离线训练就可以在相对便宜的环境下进行。你不需要再花费高昂的成本去部署一个真实的系统，也不需要消耗大量的计算资源进行实时的在线交互。
数据来源多样化。 离线数据可以来自多种渠道：日志文件、历史记录、专家演示、甚至其他强化学习算法的“副产品”。这使得离线 RL 的应用范围更广，适应性更强。

但是，离线强化学习也面临着一些严峻的挑战，也就是它的缺点：

“分布偏移”的陷阱（Distribution Shift）。 这是离线 RL 最核心、最棘手的问题。离线 RL 的学习目标是找到一个“最优策略”，但我们拥有的数据，是基于一个“非最优”的“行为策略”产生的。当我们尝试用这些数据训练出一个比行为策略更好的“目标策略”时，就很容易遇到这种情况：我们的目标策略会想要去探索那些在行为策略下从未出现过的状态动作对。但我们手上却没有这些状态动作对的数据！如果模型“大胆”地预测这些未知区域的值，很可能就会产生巨大的误差，导致策略性能的急剧下降。这就好比你只会用驾校的旧地图去规划一条去没去过的地方的路，你对这条新路上的路况一无所知，很容易开错。
价值函数估计的挑战。 为了优化策略，强化学习通常需要估计价值函数（V 函数或 Q 函数）。在离线 RL 中，由于数据的局限性，即使是准确估计价值函数也变得异常困难。特别是对于那些在行为策略下很少出现或从未出现过的动作，其对应的价值函数估计会非常不稳定和不准确。
“行为策略”的约束。 离线 RL 的学习能力，在很大程度上受限于收集数据的“行为策略”的好坏。如果行为策略本身非常糟糕，或者收集数据的方式非常片面，那么即使是最好的离线 RL 算法，也很难从中挖掘出真正有用的信息，甚至可能学到错误的策略。
难以泛化到未知的“好”策略。 离线 RL 的算法设计，通常会采取一些措施来“保守”地估计价值函数，避免过度自信地转向未知的动作。但这也会导致它在寻找真正最优策略时，可能会显得“束手束脚”，难以突破行为策略的局限性。

总结一下：

环境模拟 像是给你搭了一个“万能实验室”，可以无限自由地探索和实验，但你要时刻警惕它和真实世界之间的“隔阂”。
离线强化学习 则是让你从“历史数据”里“淘金”，能够安全有效地利用现有资源，但你必须小心“分布偏移”这个大坑，并且受限于你所能“淘”到的数据的质量。

在实际应用中，这两者往往不是孤立存在的，而是可以互相结合。比如，你可以先用模拟器初步训练一个模型，然后将这个模型产生的“少量”经验数据，与已有的离线数据结合，再用离线 RL 的方法进行微调，以期获得更好的效果。或者，你可以先从离线数据中学习一个基础的策略，然后将这个策略放到模拟器中进行进一步的探索和优化。

最终选择哪种方法，或者如何结合使用，很大程度上取决于你具体要解决的问题、可用数据的质量、以及你对风险的容忍度。

网友意见

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TLDR：

环境模拟+在线强化学习 离线强化学习
优点 1. 无需担心样本效率
2. 效果一般更好		 1. 不需要真实的环境交互
2. 不需要模拟器
缺点 1. 建立高保真的模拟器开销较大
2. 模拟器跟真实环境可能存在差距，需要sim2real		 1. 受数据集质量影响大
2. 受分布偏移的影响

我对离线强化学习（Offline RL）比较熟悉，所以回答会侧重于这一块。

离线强化学习是 RL 这两年特别火的一个研究方向，motivation 很明确。样本效率一直是传统强化学习被诟病的问题，所以强化学习在过去主要是在可获取无限样本的游戏领域上取得成功。离线强化学习针对的就是难以跟环境进行真实交互或者真实交互的开销难以接受的场景，比如医疗，金融，广告等等，在这些领域我们或许有一些先前记录的数据，在监督学习上，大模型+大数据已经取得了巨大的成功，如果我们也能直接利用这些数据学习决策，那自然是极好的。

另一方面，对于复杂的现实场景，建立 simulator 是很难的一件事情，开销不会低，建立 high fidelity 的 simulator 更是如此（比如推荐，要 simulate 用户的行为那可真是太难了，买和不买，看和不看，有太多的随机性了），如果 simulator 不够好，那么做 sim2real 的时候就很难把在 simulator 上训练的 agent 迁移到现实中，在 simulator 上玩儿的风生水起的 agent 可能一到现实就废了。离线强化学习是直接对应真实世界得来的数据学的，可以绕过这一点。

既然离线强化这么优秀，那 RL 是不是终于可以在应用领域大杀四方了？很遗憾，目前成功应用离线强化学习的例子还很少（有推荐，车辆调度和派单等等，更详细的可以参考 Sergey 那篇 tutorial：Offline reinforcement learning: Tutorial, review, and perspectives on open problems）。大部分离线强化学习算法都在解决一个叫“distributional shift”的问题，有的文章会用“extrapolation error”或者“bootstrapping error”来描述这个问题。这是因为在离线环境下，agent 无法跟环境交互，所以它遇到数据集里没有的状态，或者在一个状态下执行数据集中没有的动作时，它就宕机了，无法获得反馈就无法得知自己的行为是否合适。没有正确的反馈怎么办呢？agent 就只能根据自己的猜测来更新猜测，由于错误无法被纠正，所以错误的猜测会随着传播变得越来越大。尽管传统的强化学习中也会用类似的方式学习，但错误的猜测可以通过和环境进行交互得到纠正（错误的行为无法取得奖励，甚至会被惩罚）。目前已经有不少的工作，包括理论工作，研究了这个问题，但仍未有一个突破性的方法可以解决它，所以离线强化学习仍然难以应用。

简单点说，如果一个应用的场景容易搭建 simulator，那么在 simulator 上使用传统的强化学习来学策略会是更好的选择。如果 dynamics 是完全清晰的，甚至可以直接用 planning 解决问题。如果数据充足，质量也不错，那离线强化学习或者离线模仿学习就有用武之地了。

Silver 讲过“AGI=DL+RL”，如果 AGI 真的有实现的一天，那么 RL 里面一定有 Offline RL 的一片地。除了试错，我们的知识有很多是通过观测得到，如果有一天我们可以很好地将二者结合起来，那么 AGI 就有机会实现了哈哈。

写完综述有空再来补充，待续。

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“环境模拟”分为“人工模拟”和“环境模型学习”，前者基于人类经验，后者从历史数据中学习。

离线强化学习从历史数据中学习决策，也可分为model-free的方法和model-based的方法，model-based即从历史数据中学习环境模型。

目前以Sergey为代表的方向是model-free离线强化学习，这一类方法在应用上有一系列尚未解决的困难，例如过于保守、难以评估、无法做全局约束等。对于distribution shift问题，有的理论进展也只是在期望意义下去处理，然而这个问题在期望和有限采样意义下的结果截然不同。

而基于环境模型的离线强化学习这个方向，往往被一句“环境无法学好”一棍子打死。然而我认为这个想法是领域偏见，现在的环境模型学习已经可用了，相对无模型方法，策略能探索、好评估、可以做各种全局约束。

推荐我们正在做的一个“公平发券”离线强化学习比赛

比赛要求从个性化发券的历史数据中，得到非个性化公平发券的最优策略，策略要求在未来30天发券ROI>=6.5的约束下GMV最大化。

如果用model-free的离线强化学习，首先要解决如何从个性化决策的数据得到非个性化决策的问题，然后要解决总体ROI约束的问题。

这个赛题用环境模型就很容易处理，在比赛论坛里：

介绍了我们给的基于环境模型学习的baseline，以及帮助环境模型学习的工具。在baseline方案里，每个人的model平均起来就是非个性化的环境，在环境里推演30天就算出了ROI和GMV，即便ROI可能会偏离，测试一两次就可以修正了。除了这个比赛，很快也会放出更多的工业控制案例。

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